Predicting commercial intent of online consumers using machine learning techniques
Makine öğrenimi teknikler kullanılarak çevrimiçi tüketicilerin ticari niyetini tahmin etme
- Tez No: 491195
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. CEMAL OKAN ŞAKAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tüketicilerin İnternetteki alışveriş faaliyetleri her yıl daha da önem kazanmaktadır. Son birkaç yıldır e-ticaret kullanımının artması piyasada potansiyel oluştursa da sanal perakendeciler hala alışveriş işlemlerini tamamlamayan site ziyaretçileriyle karşı karşıyadır. Bu durum, onların gelirlerinin kaybolmasını engellemeye yönelik çözümlere ihtiyaç duymalarına yol açmaktadır. Bu çalışmanın amacı, çevrimiçi perakendecilerde ziyaretçilerin aldığı aksiyonları belirli bir süre zarfında değerlendirilmesi ve ziyaretçinin alışveriş niyetinin. Ziyaret sırasında izlenen sayfa görüntüleme verileri özellikleri, oturum ve kullanıcı bilgileri ile birlikte çıkarılarak bir model oluşturmak için makine öğrenmede sınıflandırma yöntemlerinden beslenir. Sınıflandırıcıların performansını ve ölçeklenebilirliğini artırmak için aşırı örnekleme ve özellik seçimi önişleme adımları kullanılır. Sonuçlar, Çok Seviyeli Algılayıcılar 'ın Karar Ağaçları ve Destek Vektör Makinelerine göre daha yüksek doğruluk ve F1-skoru ürettiğini göstermektedir. Başka bir bulgu, çevrimiçi ziyaret sırasında izlenen gezinme yolundan elde edilen tıklama bilgisi verisinin, ziyaretçinin satın alma niyeti ile ilgili önemli bilgileri taşıması rağmen, bu verinin satın alma ilgisi hakkında benzersiz bilgilere sahip olan oturum bilgisi temelli özellikler ile birleştirilmesi sistemin başarı oranını artırır.
Özet (Çeviri)
Consumers shopping activities on the internet turn out to be more important every year. Although the increase of e-commerce usage over the last few years has created potential in the market, most of the visitors still do not complete their online shopping process. This leads the online retailers the need for solutions to prevent the loss of their revenues. The aim of this study is to evaluate the actions taken by the visitors on e-commerce environment in real time and predicting the visitor's shopping intent. The extracted features from page view data kept track during the visit along with some session and user information are fed to machine learning classification methods to build a model. Oversampling and feature selection preprocessing steps are used to enhance the performance and scalability of the classification methods. The results show that Multi-Layer Perceptron produces significantly higher accuracy and F1-score than Decision Tree and Support Vector Machines. Another finding is that although clickstream data obtained from the navigation path followed during the online visit convey important information about the purchasing intention of the visitor, combining them with session information-based features that possess unique information about the purchasing interest improves the success rate of the system.
Benzer Tezler
- Dokuma kumaşlarda örgü tipinin ham kumaşın boyutları ve geometrik özellikleri üzerindeki etkilerinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
EMEL ÖNDER
- Studies on the cuttability of rocks at O.A.L. Çayırhan district by laboratory cutting tests
Başlık çevirisi yok
KÜRŞAD CEYLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Orta Doğu Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Arpada diallel melez analizleri ile bazı tarımsal özelliklerin kalıtımı üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
KAYIHAN Z. KORKUT
- Ankara Üniversitesi'nde spor yapan öğrencilerin beslenme durumları ve fiziki performansları üzerinde bir araştırma
A Research on the nutritional status and physical performance of the students who were active in sports at the University of Ankara
BÜLENT ASMA
